SGToolkit：面向具身对话代理的交互式手势创作工具包
人机交互
2021-08-11 v1
摘要
非语言行为对于社交机器人、虚拟化身和数字人等具身代理至关重要。当存在大量需要手势的话语时，现有的行为创作方法（包括关键帧动画和动作捕捉）使用起来成本过高。自动生成方法展现出了良好的前景，但其输出质量尚不能令人满意，且难以按手势设计师的意愿进行修改。我们提出了一款名为 SGToolkit 的全新手势生成工具包，其输出质量高于自动方法，且效率高于手动创作。针对该工具包，我们提出了一种神经生成模型，能够根据语音合成手势，并支持用户进行细粒度的姿态控制和粗粒度的风格控制。一项包含 24 名参与者的用户研究表明，该工具包优于手动创作，且生成的手势也具有类人性并与输入语音相匹配。SGToolkit 与平台无关，代码可在 https://github.com/ai4r/SGToolkit 获取。
引用
@article{arxiv.2108.04636,
title = {SGToolkit: An Interactive Gesture Authoring Toolkit for Embodied Conversational Agents},
author = {Youngwoo Yoon and Keunwoo Park and Minsu Jang and Jaehong Kim and Geehyuk Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04636},
year = {2021}
}
备注
Accepted to UIST'21